三维无线传感器网络中虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法

针对如何设计适用于现实物理世界的三维覆盖优化算法并最大化覆盖率问题,本文提出了一种虚拟力引导的鲸鱼覆盖优化算法(VFWOA)。利用Halton序列初始化生成均匀分布的鲸鱼种群,增强种群多样性以提升算法跳出局部最优解的能力;采用虚拟力算法引导最优个体位置更新,加快算法寻优速度;引入多样性策略,控制种群的变化,提升算法寻优能力。仿真结果表明,与改进鲸鱼优化算法(WOA)、改进麻雀搜索算法和改进人工蜂群算法相比,本文所提算法提高了节点覆盖率并改善了网络的连通性。

基于人工智能的无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络能量有限和路由复杂的问题,本文提出了一种基于人工智能的无线传感器网络节能分簇路由算法。该算法通过改进基于深度强化学习和模糊逻辑的节能分簇路由算法,解决了无线传感器网络能量有限和路由复杂的问题。性能分析与仿真验证结果表明,本文所提出的算法与自适应分簇拓扑算法、传感器信息系统中的高能效采集和固定簇半径的分簇协议等经典算法相比,在网络生命周期、平均能耗和负载均衡等指标上具有明显优势。

基于线圈参数优化的预埋传感器动态无线供电最大功率传输技术

在轨道交通领域,将发射线圈安装于检测车底部,在检测车通过时采用无线供电技术,向地下的接收线圈辐射能量,从而对预埋传感器进行非接触供电,满足预埋传感器周期性供电,保障传感器长期不间断工作。但由于能量传输距离不同以及发射线圈的电流方向和线圈间距不同,会导致接收端获取能量变化。为此,该文提出一种基于等效功率分析的动态无线供电系统发射线圈电流及间距参数优化方法。首先,对发射端与接收端之间的互感进行计算。然后,定义等效功率,针对预埋传感器所埋深度的不同,对发射线圈的电流方向和线圈间距进行优化,得到能使传感器获取最大能量的线圈参数。最后,搭建实验原理样机验证所提方法的可行性和有效性,发射线圈尺寸为150 mm×150 mm,副边线圈紧密绕在直径12 mm的钢筋上,在发射端和接收端相距为150 mm时,以7 m/s的速度为例,采用参数优化后电流方向相反的线圈相较于优化前电流同向的线圈可提升50%的输出能量,达到0.14 W·s,满足传感器长期供电需求。

基于深度强化学习的无线传感器充电策略

为了满足每个传感器的及时充电需求,提出了一种基于深度强化学习的无线传感器充电策略。首先将传感器节点的实时充电需求建模为时间窗,并且引入充电奖励作为指标评价充电质量。调度移动充电器对传感器进行充电目的是使死区节点数和移动充电器的移动距离最小,并且使其在充电过程中获得的充电报酬之和最大化。进一步引入深度强化学习技术实现移动充电器的最优路径。最后,仿真结果证明了提出的方法能够实现传感器的及时充电。

基于物联网的无线传感器网络安全机制设计

为实现对物联网数据的有效保护,保证网络系统的安全性和可靠性,本文应用物联网技术,提出一套相应的无线传感器网络安全机制设计方案。首先,介绍物联网、无线传感器网络相关概念。其次,针对无线传感器网络安全需求,研究无线传感器网络常见攻击类型。同时,从数据加密技术、认证机制、入侵检测系统、安全路由协议等多个方面入手,完成对基于物联网的无线传感器网络安全机制设计。最后,采用实验测试的方式,验证本文方案的有效性和可靠性。验证结果表明,运用本文方案,可以保证物联网数据的安全性、完整性和保密性,为用户打造安全可靠的网络环境。

基于无线传感器网络技术的高压电力设备在线监测方法

为提高高压电力设备运行的安全可靠性,保障电力供应,本文基于无线传感器网络技术,提出高压电力设备在线监测方法。首先,根据设备的行情况与特征,选择并部署无线传感器。最后,设计网络拓扑结构,实时采集并传输运行参数,从数据中提取状态特征信息,反映设备状态。最后,设定监测参数,进行在线监测,预警设备状态。实验结果表明,该方法准确度高,适用于高压电力设备在线监测。

无线传感器网络中信任机制与能量高效路由的整合应用

为解决无线传感器网络中安全性与能量效率之间的矛盾问题,研究基于信任感知地理自适应路由协议(Trust-Aware Geographic Adaptive Routing Protocol,TAGA)路由提出一种整合信任机制与能量高效路由的新方案,即能量感知TAGA路由算法(Energy-Aware Trust-based Geographic Adaptive Routing Protocol,EA-TAGA),通过设计综合信任模型,将直接信任、间接信任与能量因子相结合,并引入自适应阈值调整机制,实现信任评估与能量感知的统一。同时,在TAGA路由决策中引入信任加权距离进展指标,优化节点选择策略。通过仿真实验,验证此次设计的EA-TAGA在不同网络规模和节点密度下的良好适应性,为无线传感器网络的安全高效运行提供新的解决方案。

无线传感器网络节点分布式在线异常检测方法

为维护无线传感器网络(WSN)运行安全,提出一种无线传感器网络节点分布式在线异常检测方法。采用自适应分簇拓扑算法周期性挑选WSN簇头节点,簇头节点为簇中的所有节点制定码分多址(CDMA)编码,建立簇内节点与簇头的稳定数据通信。簇头节点利用簇内节点报告的各自位置信息建立邻居表,并采用基于矩阵过滤的权重信任算法,通过计算差异矩阵、过滤可疑异常节点、更新权值并检测异常节点。从邻居表中找出WSN异常节点,实现WSN节点异常检测。结果表明,该方法在300个节点中成功检测出了全部异常节点。在检测率测试中,节点数量为800时,检测率高达98%。随着节点数量增加,检测率和误判率趋于稳定。同时该方法在网络规模较大的情况下也能运行良好,具有鲁棒性。权重惩罚值设定在0.02~0.08时,检测率和误判率保持相对平衡,保证了检测准确性。

建筑自动化中的无线传感器网络(WSN)应用研究

研究了智能化建筑电气施工中的节能技术,旨在通过先进的传感技术和无线传感器网络(WSN)优化能源管理。研究方法包括传感器节点的部署、数据采集和传输、数据处理和分析,以及智能控制和优化。通过具体案例分析,验证了WSN在建筑能耗监测和管理中的有效性,结果智能化控制系统能够显著提高能源利用效率,降低能源消耗。研究说明WSN在智能建筑中的应用不仅能提高能源管理水平,还能显著减少能源浪费,具有重要的经济和环境意义。

无线无源力/热传感器与测试技术研究现状

针对力热传感器多数采用有线有源的技术方案,难以适用于高温、高压、强振以及机械动力旋转部件等环境下的力热参数原位测试问题,阐述了进行无线无源传感器件研究的重要意义,并对声表面波(surface acoustic wave,简称SAW)传感器、LC谐振互感耦合传感器以及超材料传感器等3类无线无源力热传感器进行了总结及现状分析。首先,描述了无线无源力热传感器的需求情况;其次,介绍了3类传感器的工作原理、传感性能及其在独特场景下的具体应用;最后,讨论了无线无源传感器发展过程中的瓶颈问题,指出了未来可能改善和提升的发展方向。

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

改进流向算法的无线传感器网络覆盖优化

针对标准流向算法易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种融合莱维(Levy)飞行和入侵杂草策略的改进流向算法.首先,该算法在选择水流流向时引入Levy飞行机制,使水流沿最优水流位置方向做Levy飞行运动,避免陷入局部最优;其次,利用入侵杂草策略,对每一代水流进行繁殖、空间扩散和竞争操作,增加水流的多样性,扩大搜索范围,提高全局寻优能力.最后,将改进流向算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,并与标准流向算法及其他改进算法进行实验对比.仿真结果表明,相比标准流向算法及其他改进算法,所提改进流向算法的覆盖性能有大幅提升,覆盖率可达98.52%,可实现更均匀的节点分布和更低的部署成本.

基于Python的无线传感器网络数据采集系统

无线传感器因节点结构复杂度高,数据量巨大,无法在海量数据中快速采集用户需求数据.为解决该问题,研究设计了基于Python的无线传感器网络数据采集系统,系统硬件包括数据采集芯片选型单元、无线收发芯片选型单元与串口通讯电路设计单元;软件模块包括网络数据挖掘采集框架设计模块、采集数据压缩模块和采集数据缓存模块.通过对上述硬件单元与软件模块的设计与开发,实现无线传感器网络数据采集系统的运行与应用.实验数据显示:相较于基于Android安全容器的网络数据采集系统,应用设计系统采集数据耗时更短、压缩率数值更大、能耗更小,充分证实设计系统的数据采集性能更佳.

基于改进Harris鹰优化的无线传感器网络分簇协议

针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). IHHOC采用改进的Harris鹰优化算法获得最优簇头集,首先通过Sobol序列初始化种群,并考虑剩余能量、与基站距离以及节点密度这3个参数定义适应度函数,通过探索、过渡和开发逐次迭代最终求得最优解;其次,采用高斯随机游走策略避免IHHOC陷入局部最优.成簇后,在簇头邻近簇中基于剩余能量、与簇头和基站距离找到最优转发节点,进一步降低网络能量消耗.仿真实验结果表明,IHHOC能有效提高网络能量效率,增大网络吞吐量,延长网络生命周期.

基于TCPSO的三维无线传感器网络覆盖

针对三维无线传感器网络(3D WSNs)的节点部署问题,提出了一种基于双层混沌粒子群优化(TCPSO)算法的解决方案。利用TCPSO算法对节点进行优化部署,以提高网络的空间覆盖率。TCPSO算法通过非线性分类系数将种群分为精英种群和普通种群,分别采取不同的速度、位置更新公式进行迭代优化。TCPSO提出了基于Logistic混沌映射的递减惯性权重,用来控制算法在局部的开发,并且为了避免算法早熟,引入了Levy飞行策略增强算法的全局搜索能力。通过在1个三维网格空间中进行仿真实验,验证TCPSO以及粒子群优化(PSO)算法解决3D WSNs的节点部署问题的能力。分别在不同数量的节点数、不同的通信半径以及不同的种群规模上进行了3组实验,实验采用控制变量法,观察在不同条件下TCPSO的性能。TCPSO在全部的实验中提出的节点部署方案均明显优于PSO的部署方案。

基于改进烟花算法的无线传感器网络覆盖优化策略

为优化无线传感器网络覆盖范围,提出了一种基于改进烟花算法的无线传感器网络覆盖优化策略。首先,通过概率感知模型和目标函数建立了网络覆盖策略。其次,引入拉丁超立方抽样方法和多重扰动对传统烟花算法进行改进,避免算法进行局部最优和过早收敛。最后,为验证所提算法的优化性能,与常规优化算法进行了对比。实验结果表明:所提算法能有效逃离局部最优,在三种不同场景下,网络覆盖率分别达到了94.82%、98.23%和96.59%,其性能明显优于其他对比算法。

空间站太阳翼振动测量中的无线传感器网络系统

基于中国空间站太阳翼挠性振动测量和动力学参数辨识需求,中国首次在轨成功应用了无线加速度计传感器网络。首先介绍了天和核心舱、问天实验舱上的无线传感器网络架构设计,然后针对挠性辨识多源数据融合需求,提出基于无线时延自主寻优补偿的应答式TCP/IP校时策略和基于无线基准节点的广播式UDP校时策略。针对无线节点通信链路可能被太阳翼阵面遮挡而造成的测量中断问题,提出基于中继代传的自主无线网络拓扑动态管理策略,实现了振动测量数据的高可靠传输。总结了天和舱、问天舱无线加速度计传感器网络在轨应用情况,通过飞行实测数据证明实现了TCP/IP模式下校时精度优于20 ms、UDP模式下校时精度优于70 ms的时间同步能力;以太阳翼180°转角下的主动激振工况实测数据评估了无线网络的高可靠采集能力,满足太阳翼模态辨识要求。最后基于空间站太阳翼振动测量飞行试验情况,对未来无线传感器网络的在轨广泛应用提出了几点启示。

无线传感器网络能量均衡混合拓扑维护策略

针对恶劣环境下无人值守的无线传感器网络能量受限特性,提出一种时间和能量混合拓扑维护策略,以达到实现节点能量均衡的目的。将拓扑控制分为网络初始化阶段、拓扑构建阶段和拓扑维护阶段,在随机部署和虚拟骨干网络构建的前提下,确立了能量和时间作为拓扑维护触发条件的合理性。仿真表明,所提出的混合拓扑维护策略使网络生命周期提升了44.6%,90%覆盖率结束时间增加了1.4倍,为无线传感器网络的节能部署提供了参考。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

基于模糊评判的无线传感器网络簇间数据转发算法

由于无线传感器网络在簇间数据转发过程中消耗能量较大、转发效率低,导致数据在转发过程中容易失效。为此,提出基于模糊评判的无线传感器网络簇间数据转发算法。建立无线传感器网络模型和通信模型,明确节点的运行方式和转发数据所消耗的能量,构建模糊综合评判模型,选取梯形隶属度函数计算传感器节点的相似度和活跃度,找出最佳转发节点,完成数据转发任务。仿真结果表明,所提算法的第一个节点死亡轮数和网络失效轮数最高为167和178,在仿真轮数达到1000轮时,该算法剩余的网络能量和节点平均能量分别为4 J和0.01 J,证明所提算法在数据转发过程中可消耗最少的能量,高效率地完成数据转发任务。